matplotlib的配色

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它提供了多种配色方案用于绘制图形。下面是一些常用的配色方案：

1. 默认配色方案：matplotlib默认的配色方案是基于xkcd中的颜色命名体系，其中包括了954种命名颜色。可以通过plt.xkcd()启用该配色方案。

2. Tableau配色方案：Tableau配色方案是一种适用于数据可视化的配色方案，它适用于图表中的线条、柱状图、散点图等。可以通过plt.style.use('tableau-colorblind10')来启用该配色方案。

3. Seaborn配色方案：Seaborn是基于matplotlib的高级数据可视化库，它提供了多种内置的配色方案。可以通过sns.set_palette()来设置Seaborn的配色方案。

4. ColorBrewer配色方案：ColorBrewer是一个专门用于地图制图和数据可视化的配色工具，它提供了多种配色方案，其中包括了序列、发散和定性三种类型。可以通过plt.cm.get_cmap()来获取ColorBrewer的配色方案。

除了以上提到的配色方案，还有一些其他的配色方案，如ggplot、Solarize_Light2、bmh等。可以通过plt.style.available来查看所有可用的配色方案。

相关问题

matplotlib配色

matplotlib提供了多种配色方案，其中包括TABLEAU_COLORS和XKCD_COLORS。TABLEAU_COLORS是matplotlib在colors模块的字典中保存的调色板，包含了颜色名称和对应的十六进制值。可以通过指定color参数来使用这些颜色，如color='tab:purple'。

另外，matplotlib还提供了XKCD_COLORS配色方案，也保存在colors模块的字典中。XKCD_COLORS包含了更多的颜色名称和对应的十六进制值。可以通过指定color参数来使用这些颜色，如color='xkcd:tea'。

除了这两种配色方案，还可以直接使用标准的颜色名称，如'burlywood'。

综上所述，matplotlib提供了多种灵活的配色方案，可根据具体需求选择合适的颜色。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matplotlib配色功能详解01_基础篇](https://blog.csdn.net/sinat_32570141/article/details/104834137)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

Matplotlib配色

### Matplotlib 配色方案设置

在 Matplotlib 中，可以通过多种方式来定义和应用配色方案。最常用的方法之一是通过 `colormap` 来实现色彩映射。

#### 使用预设的 colormap 设置颜色
Matplotlib 提供了一系列内置的 colormaps，可以方便地应用于图像显示和其他可视化操作中[^1]：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.rand(10,10)

plt.imshow(data, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()

这段代码展示了如何利用名为 'viridis' 的预置 colormap 对随机数据进行着色处理并展示出来。

#### 自定义离散型 color map
除了使用现成的 colormap 外，还可以创建自定义的颜色列表作为 colormap:

from matplotlib.colors import ListedColormap

custom_colors = ['#FFAAAA', '#AAFFAA','#AAF0DD']
cmap_custom = ListedColormap(custom_colors)

plt.scatter(np.random.rand(50), np.random.rand(50), c=np.random.randint(3,size=50), cmap=cmap_custom)
plt.colorbar(ticks=[0,1,2], label='Custom Colors')
plt.show()

此示例说明了怎样构建一个由特定 RGB 值组成的 colormap 并将其用于绘制散点图中的不同类别标记上[^2]。

#### 应用连续渐变效果
对于需要平滑过渡的效果，则可以选择线性分段函数来自动生成具有渐变特性的 colormap:

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

cdict = {'red':   ((0.0,  0.25, .4),
                   (0.3,  1.0,  1.0),
                   (0.5,  1.0,  1.0),
                   (1.0,  0.0, 0.0)),
         'green': ((0.0,  0.0, 0.0),
                   (0.25, 0.0, 0.5),
                   (0.75, 1.0, 1.0),
                   (1.0,  1.0, 1.0)),

         'blue':  ((0.0,  0.0, 0.0),
                   (0.5,  0.5, 0.5),
                   (1.0,  0.0, 0.0))
        }

my_cmap = LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict)

plt.contourf([[i*j for j in range(10)]for i in range(10)], levels=range(-1,10), cmap=my_cmap)
plt.colorbar(label="My Custom Colormap")
plt.show()

上述例子解释了如何基于给定的颜色变化规律设计出独特的 colormap，并应用于等高线填充图表之中.